毋庸置疑AI在2017年是炙手可热的话题，以至于公司不All In AI都不好意思跟人打招呼。继百度All In AI后，本周上市的搜狗更是号称第一家All In AI的上市公司，猎豹由于工具化和内容化都走的不顺，战略也开始All In AI了。AI变成了筐，什么企业问题都可以往里装。
2017年时间节点上AI的火爆，离不开前些年大数据和云计算发展所奠定的数据和计算资源基础，当前大部分AI应用仍是处于弱人工智能阶段，短时间内，靠大数据作为燃料的阶段不会结束。大部分AI应用可以归结为数据挖掘的具体应用。
数据挖掘应用
数据挖掘一般步骤可以分为：收集数据、数据处理、模型构建、数据分析四个阶段。拿小乐帝所负责的基于机器学习的通用推荐系统为例，由客户提供原始数据，我方建模工程师做特征工程并建模，最终由我方提供数据效果给客户。其实质是从用户的行为数据等数据中，挖掘出对提升关键业务指标有价值的推荐结果，实现客户业务的提升。我司提供的更多是数据挖掘技术服务。
提供数据挖掘技术服务给客户，需要客户需求表达和数据对接，才能完成数据挖掘目标和收集数据工作。小乐帝目前主要精力主要用于这两部分工作上，主要体现在提供给客户的SAAS系统和数据收集SDK。
TO B产品提升效率为核心
在提供推荐服务最起始阶段，一切都是手动人肉原始的对接方式，业务沟通过程中沟通成本和数据对接成本一度过高，而服务多个客户中又有许多共通之处，这就为产品化打下了基础。客户服务SAAS系统就是在这个背景下开始规划的。因此客户服务SAAS系统解决核心问题就两个：降客户需求表达和数据对接成本。
基于以上所要解决的核心问题，小乐帝起初采用了全自助填写各类数据接口字段和统计字段能力。此方案虽能用系统解决数据对接和统计报表配置问题，但问题边界并未因此缩小，只是从线下转移到了线上。并没有实现最大程度降低成本提升效率的目标，也没有将业务上认知充分利用。TO B类产品提升效率才是核心目标。
小乐帝通过调研竞品接入系统，按照需求表达、数据对接模块、统计报表做了对比分析，重新明确了SAAS系统边界，通过将更多业务认知沉淀到产品中，将部分业务知识标准化，客户只需要关注按既定标准对接即可。同时也对客户需求表达做了扩展。
当前的SAAS系统不可能降低到无成本的接入，但应该不断围绕更低接入成本目标的梯度不断迭代改进。
避免过度设计
在产品设计过程中，统计报表一度出现了过度设计的问题。对于非产品人员往往不会考虑产品研发上的投入产出比，往往希望设计大而全的产品。在设计统计报表过程中，某同事基于前公司经验，列了很庞杂的统计维度。小乐帝最终设计方案仍然采用了简单的设计。
原因有三：
其一，某同事前公司客户需求不代表现公司客户需求，任何系统并非一蹴而就，而是经年累月调整到了现有的样子，其中产品更新迭代过程是不可见的，假如直接照搬就会陷入投入开发，最终90%功能无人使用，系统尾大不掉。
其二，创业公司最宝贵的是时间，倘使没有将研发精力放在最核心的地方，钱烧完了没有成果，也就离死不远了。
其三，对于任何业务方需求，都多少夹带私货，譬如某同事有将产品设计复杂的动力，主要是希望后续可以在客户方提供更多存在感。
产品经理需求分析的过程中，过滤需求的能力直接决定了整个团队向前奔跑的效率。
连接业务与技术
数据收集SDK起到的作用就是数据挖掘过程中数据收集工作，SDK相当于在对方app中放入一个钩子，用于收集固定状态信息及用户行为数据。相较于原有非常原始数据扔一堆API对接方式，SDK将问题边界缩小。
数据收集SDK核心工作在于收集和上报数据，因此主要能力包含：
a.定义收集和上报环境上下文数据和用户行为数据
b.定义上报时机
c.定义上报异常处理
SDK主要产品工作就在于定义产品上，b、c相对简单，核心和繁琐之处在于a，起初小乐帝认为a可由建模工程师根据建模需求来设定，后发现建模师由于只关注建模，售前只关注统计。产品经理需要连接业务和技术，从业务和技术角度思考定义a。
产品经理不可或缺，在实际的工作中不断被证明。
全链路业务
SAAS系统和数据收集SDK分别解决降低需求表达和数据对接成本的问题。即数据挖掘中，数据挖掘目标和数据收集两个问题。为了更深入了解机器学习和数据挖掘过程，小乐帝主动要求建模。这个步骤体验了，就实现了全链路业务的接触，可以从更深层次思考产品。
业务不断向前的过程中，运维监控能力也成了短板，但运维监控更多是起支撑作用，另外有一些开源工具或阿里云提供了一些成熟的运维解决方案。产品定位是SAAS业务，并不需要将运维系统设计成90分。80%精力仍然需要围绕业务核心路径上，也即数据挖掘四个步骤上。
以上是这段时间对产品工作的重估，AI比较唬人，还是应该专注到具体核心问题解决上。
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